多传感器异步采样系统的顺序融合

针对现有基于伪量测的异步融合算法存在实时性差、融合时刻计算负荷大以及人为引入噪声相关等问题,提出了一种新的基于采样点顺序离散化思想的顺序式异步融合算法.该算法首先将各个传感器的测量值在融合中心的坐标系中和时钟下进行映射统一;然后,选取融合周期内各采样时刻对连续状态系统进行顺序离散化,从而获得本周期内各采样点间的状态方程和相应的测量方程.最终,使用线性最小均方误差意义下最优的线性卡尔曼滤波器实现本周期内异步采样量测的顺序滤波融合.仿真分析表明,该算法和基于伪量测的异步融合算法相比具有较少的计算量、较好的实时性和较高的估计融合精度.

有功功率测量的异步采样方法

本文提出了旨在消除同步采样条件限制的交流信号有功功率测量的异步采样方法。该方法提出了新的有功功率定义式的数值计算形式,依据交流信号一个周波内的多点采样值直接算出有功功率。采样频率只须根据存在的谐波按Nyquist定理确定,而不必满足同步采样条件。分析表明无论有无谐波,测量误差在周波内测量点数为128时约为1×10-6,且随测量点数的增大而进一步减小。依据该方法提出的算法相当简单,普通微处理器都可应用该算法连续测量每个周波的有功功率。

异步采样下的多红外传感器多目标跟踪算法

针对异步采样下多红外传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于概率假设密度粒子滤波的跟踪算法。该算法首先将一个融合周期内所有采样点在融合中心的坐标系中和时钟下进行统一映射,然后按照实际测量值到来的时间先后顺序,根据融合周期内相邻两个时刻之间状态的动态关系,建立相应采样时刻间的状态方程和量测方程,最后根据当前时刻测量对应的传感器的个数选择不同的滤波算法,对顺序到来的观测值依次进行状态估计和更新,从而得到目标数目和相应的状态估计值。仿真实验表明,所提的算法能较好地解决异步采样下多红外传感器多目标跟踪问题,具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性。

异步采样有功功率表

介绍了一种以异步采样方式工作的有功功率数字表。与同步采样方式不同,这里采样频率不必满足同步采样条件,而只须根据Nyquist定理和被测信号中的谐波次数来确定。工作中该表对一个周波进行多点采样,然后根据改进的有功功率计算式算出该周波的有功功率值。该表能对被测信号的每个周波的有功功率进行测量,测量过程简单,且响应十分快速。

异步采样全保偏光纤光梳系统研制

为了获得长期稳定的光梳光源,利用压电陶瓷(PZT)和步进电机双级反馈控制方案,研制了两台基于非线性放大环形镜(NALM)锁模的异步采样光纤光梳系统。研究表明:该系统重复频率为75 MHz,5 min内重复频率的锁定峰峰值为±2 mHz,标准差为0.70 mHz,90 h内锁定峰峰值为±10 mHz,标准差为1.26 mHz;光纤光梳输出端口的脉冲平均功率为30 mW,经3 m保偏单模光纤压缩后脉冲宽度约为90 fs;激光器的重复频率差Δf在1 Hz~500 kHz范围内连续可调,当异步采样频差Δf为80 Hz时,扫描周期为12.5 ms,可探测出信噪比为6.3的太赫兹信号。该方案避免使用传统机械延迟线,具有重复频率差精确可调、采样速度快、抗干扰能力强等优点。

基于异步采样的多回路网络控制系统的建模与控制

针对异步采样机制下的多回路网络控制系统,研究了系统的建模与控制器设计问题;首先,分析了同步采样机制引起的数据冲突等问题,提出了多传感器异步采样的传输机制;考虑固定的网络传输时延,将多回路网络控制系统建模为一类具有时延的离散线性系统;考虑同步控制要求,设计了基于一致性的控制策略,并利用Lyapunov函数法,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件;应用锥补线性化方法(CCL),给出了状态反馈控制器设计方法;最后的数值算例验证了上述方法的有效性。

利用异步采样电路提高SRAM工艺FPGA的设计安全性

提出了一种利用外接CPLD提高SRAM工艺FPGA设计安全性的方法。该方法利用异步采样电路的不确定性生成随机序列,并且每次上电都产生不同的随机序列,断绝了剽窃者通过克隆序列对系统进行破解的可能性。此外,芯片之间通信采用了M序列加密,以进一步增强系统的安全性。

基于双通道异步采样的振动传感器测量方法

高精度振动传感器数字闭环系统对采样精度和实时性有很高的要求。为了解决测量环节中采样速率和精度相互制约的问题,提出一种对振动传感器信号进行双通道异步采样,在高速通道进行自适应Kalman滤波,同时利用低速通道的数据进行实时精度补偿的测量方案。考虑到数字闭环系统对采样率、高精度和实时性的要求,详细设计了双通道异步测量电路和异步数据融合算法。仿真实验表明:该方法精度上比传统方法有了明显提高,并且实时性优于传统的抽样率变换方法。

基于异步采样的在线电能质量监测仪

传统的电能质量监测设备一般使用锁相环来实现同步采样,但是在频率阶跃、频率斜升和噪声比较大的情况下,锁相环会发生失锁现象,而异步采样又难以获取谐波信号。为了解决这一难题,提出了一种准同步采样算法,并设计了基于异步采样的在线电能质量监测系统。实际运行表明该设备对非平稳随机电网信号参数的准确监测,能避免同步采样中由于锁相环失锁带来的监测不稳定等问题。

异步采样系统的分布式递推最优线性融合滤波器

针对异步均匀采样的线性离散系统,研究了最优线性分布式异步融合滤波问题。通过引入伯努利分布的随机变量,将异步系统同步化,给出了线性最小方差最优线性局部滤波器。推导了局部估值之间的误差互方差阵、先验估值和局部估值之间的误差互方差阵。提出了不带反馈的分布式递推线性无偏最小方差最优线性融合滤波器。所提出的算法比局部估计按矩阵加权融合滤波器具有更高的估计精度,与集中式融合精度相比具有精度损失。为进一步改善估计精度,又提出了与集中式融合精度相同的带反馈的分布式最优线性融合滤波器。仿真实验验证了所提算法的有效性。

自适应异步采样运动数据压缩算法

针对三维运动捕获系统的广泛应用,采样频率越来越高,运动数据库日益增大带来的问题,本文提出多路信号异步采样思想对运动数据进行压缩.理论上论证了在人体运动所固有的客观及主观约束条件下采用本文提出异步采样思想比同步采样能够获取更高压缩比,并针对每一路信号提出了基于三次样条的自适应重采样算法.通过大量运动实验分析了不同运动阶段的数据可压缩性,最高压缩比达到13.24,在单个标记点误差为0.5cm时,数据解压重构毫不影响视觉效果.

航空宽变频交流信号异步采样方法分析

对航空宽变频交流信号的异步采样方法展开研究,首先分析宽变频基波有效值的理论误差,根据有效值理论误差提出了优化的宽变频有效值计算公式,消除了计算方法带来的理论误差;同时,推导了在基波采样频率下谐波有效值理论误差,在优化的计算公式下谐波有效值计算误差为0。最后,在发电机控制器硬件平台上对宽变频范围内异步采样方法的推导进行验证。实验结果验证了误差理论推导及优化计算公式的正确性;在航空宽变频范围内,采用优化有效值计算公式的异步采样方法具有可行性和高采样精度。

高性能异步采样率转换器CS8421

音频集成电路领导厂商Cirrus Logic近日推出一款新型高性能异步采样率转换器CS8421，为音频系统设计师提供了高性能、低成本的多音频源同步芯片解决方案。

带相关噪声异步采样系统的分布式最优线性递推融合估计

对带相关噪声的异步均匀采样线性离散系统,研究了分布式最优线性递推融合预报和滤波问题.通过引入满足伯努利分布的随机变量将系统同步化,给出了局部Kalman预报器和滤波器.分别推导了局部估值间的互协方差阵、分布式最优线性融合估值与局部估值间的互协方差阵.提出了分布式最优线性递推融合预报器和滤波器.与局部估值按矩阵加权的分布式融合估计算法相比,所提出的算法具有更高的估计精度,但与集中式融合相比有精度损失.为了进一步提高估计精度,又提出了带反馈的分布式最优线性递推融合预报器和滤波器,证明了带反馈的融合估计与集中式融合估计具有相同的精度.仿真例子验证了所提算法的有效性.

基于异步光学采样的电光频率梳时间抖动测量

电光频率梳是一种单频激光器经相位调制构造的光学频率梳,具有重复频率高、灵活可调等特点,通过精确的色散控制,电光频率梳在时域上可以输出超短脉冲激光序列,其时间抖动特性对于开展精密测量等应用十分重要.本文提出一种基于双光梳异步光学采样原理测量电光频率梳时间抖动的方案.建立了时间抖动测量的理论模型并进行数值模拟.搭建了一台重复频率为10 GHz、脉冲宽度为2.6 ps的电光频率梳,并开展了时间抖动的测量实验.测量的直方图分析表明,电光频率梳的周期抖动为3.86 fs.测量装置主体为光纤结构,且不需要高速光电探测器,有望对电光频率梳、微环频率梳等新型高重频光学频率梳时间抖动的测量与优化起到关键作用.

异步测量系统的分布式序贯椭球相交融合估计

针对具有测量缺失现象的多源异步测量系统的状态估计,提出一种基于条件Kalman滤波的分布式序贯椭球相交(DSEI)融合算法。对系统测量缺失现象通过一组服从伯努利分布的随机变量进行建模描述;同步化状态空间模块利用状态迭代方法将异步测量系统在测量更新时刻进行同步;局部滤波模块采用条件Kalman滤波算法实现,保证滤波结果的完整性;融合估计模块在不考虑多传感器间相关性信息的前提下,设计DSEI融合算法对各个传感器提供的滤波结果进行融合。仿真实例验证了所提算法具有精度提高35%、迭代时间小于3 ms的优越性能。

异步马尔科夫跳变系统的分布式融合估计

对带有相关噪声的多传感器异步马尔科夫跳变系统,提出了线性最小方差意义下的按矩阵加权分布式融合估计算法。系统中不同传感器间测量噪声相关,并与系统噪声同时刻相关,同时不同传感器以不同的采样速率均匀采集观测数据。在状态更新点利用伪观测法,并引入Dirac函数,通过状态增广,将异步马尔科夫跳变系统转化为状态更新点的单速率系统。进而利用Kalman滤波理论,提出了线性最小方差意义下的最优局部状态滤波器、系统噪声估值器和两传感器间的估计误差互协方差矩阵,提出了多传感器按矩阵加权分布式最优融合估值器。通过跟踪系统数值仿真实例,进一步验证了所提算法的有效性。

基于随机子空间法的异步实测桥梁模态识别

针对工程结构模态参数测试时,多个测点之间的时间不同步采样导致识别出的振型结果不准确问题,文章提出基于随机子空间法的异步实测桥梁模态识别方法,通过误差函数值表征不同步数据在分析过程中产生的数值误差程度,以误差函数为最小值时所对应的时间作为估计的时间延迟,并以此延迟修正异步实测响应数据;利用随机子空间法对修正数据进行模态参数识别,通过有限元模拟和实验验证分别讨论模态识别时,桥梁不同测点异步采样对振型识别的影响,验证所提出的时间延迟识别方法的准确性和可行性。

基于平滑滤波的多传感器异步融合方法研究

无人巴士在定位循迹过程中,采样信号受噪声方差、带宽和采样率的影响,易出现信号缺失或间断现象,加之相关滤波算法缺乏异步采样和平滑能力,导致定位失败。为了提高定位精度并补充缺失数据,本文基于异步扩展卡尔曼滤波和非因果滤波平滑,提出一种改进的传感器异步采样融合平滑算法。首先利用异步扩展卡尔曼滤波对连续时间随机微分方程进行指数离散化,以处理任意时刻的测量值,预测更新下一时刻状态值之后,引入非因果滤波平滑给定可用的初始方差信息,使噪声方差影响更小,估计性能更好。将本算法在无人巴士上进行物理实验验证,结果表明这种多传感器异步融合平滑算法在车辆行驶中效果良好,与异步卡尔曼滤波算法结果相比,可以达到优于0.5 m的定位精度,数据预测误差均有明显降低,提高了定位精度和补充缺失数据。

基于异步顺序采样值精确测量电量的方法

利用离散频谱详细对比分析了DFT的频谱泄漏和加汉宁窗DFT的频谱泄漏现象,讨论了用异步顺序采样值计算电量产生误差的原因,提出了利用异步顺序采样值精确计算电量的方法,实现了畸变电量的精确测量。仿真结果表明,该方法具有很高的计算精度。